(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定距離内に２以上の駅が存在する地区の人間が一の駅を利用する利用率を、少なくとも、１）当該地区から当該一の駅までの距離又は距離相当値（以下「距離値」という。）、２）列車ダイヤに基づき定められる当該一の駅の利便性指標値、を用いて推計するための推計モデルであって、使用する１種類以上の前記利便性指標値の組合せそれぞれに対応した推計モデルのデータを記憶する記憶部に記憶された推計モデルの中から、前記利便性指標値の所与の組合せに対応する推計モデルを選択する選択手段、
利用率の推計対象とする地区（以下「対象地区」という。）から推計対象とする駅（以下「対象駅」という。）までの前記距離値及び当該対象駅の前記所与の組合せに係る前記利便性指標値と、前記選択手段により選択された推計モデルとを用いて、当該対象駅の利用率を推計する推計手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項２】
前記利便性指標値には、少なくとも、停車列車の本数を表す列車本数指標値と、所定時間内で到達可能な駅の規模を表す到達駅規模指標値との２種類があり、
前記選択手段が、前記列車本数指標値を少なくとも含む第１の組合せに対応する推計モデルと、前記到達駅規模指標値を少なくとも含む第２の組合せに対応する推計モデルとを選択する第１の手段を有し、
前記推計手段が、
前記対象駅における前記列車本数指標値及び前記到達駅規模指標値それぞれの所与の初期値と、前記第１の手段により選択されたそれぞれの推計モデルとを用いて前記対象駅の初期の利用率を推計する初期推計手段と、
前記対象駅における前記列車本数指標値及び前記到達駅規模指標値それぞれの所与の仮想値と、前記第１の手段により選択されたそれぞれの推計モデルとを用いて前記対象駅の仮想的な利用率を推計する仮想推計手段と、
を有し、
前記初期推計手段及び前記仮想推計手段の推計結果に基づいて、前記対象駅の利用率の向上施策として前記列車本数指標値と前記到達駅規模指標値との何れの向上が適切かを判定する向上施策判定手段として前記コンピュータを機能させる、
ための請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記利便性指標値には、少なくとも、停車列車の本数を表す列車本数指標値と、所定時間内で到達可能な駅の規模を表す到達駅規模指標値との２種類があり、
前記選択手段が、改正前の所与の列車ダイヤと改正後の所与の列車ダイヤとの差異に基づいて、前記列車本数指標値を少なくとも含む第１の組合せに対応する推計モデル又は前記到達駅規模指標値を少なくとも含む第２の組合せに対応する推計モデルを選択する第２の手段を有する、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
前記第２の手段が、改正前の列車ダイヤと改正後の列車ダイヤとを比較した前記対象駅における停車列車の本数の増減量と、前記対象駅から前記所定時間内で到達可能な駅の増減量とに基づいて、前記第１の組合せに対応する推計モデル又は前記第２の組合せに対応する推計モデルを選択する、
請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記推計モデルは、異なる鉄道利用環境別に複数定められており、
前記選択手段は、前記対象地区の鉄道利用環境に適合する推計モデルを特定する特定手段を有する、
請求項１〜４の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項６】
コンピュータが演算処理して駅利用率を推計する駅利用率推計方法であって、
所定距離内に２以上の駅が存在する地区の人間が一の駅を利用する利用率を、少なくとも、１）当該地区から当該一の駅までの距離値と、２）列車ダイヤに基づき定められる当該一の駅の利便性指標値と、を用いて推計するための推計モデルであって、使用する１種類以上の前記利便性指標値の組合せそれぞれに対応して推計モデルのデータを記憶する記憶部に記憶された推計モデルの中から、前記利便性指標値の所与の組合せに対応する推計モデルを選択する選択ステップと、
対象地区から対象駅までの前記距離値及び当該対象駅の前記所与の組合せに係る前記利便性指標値と、前記選択手段により選択された推計モデルとを用いて、当該対象駅の利用率を推計する推計ステップと、
を含む駅利用率推計方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駅利用率を推計する駅利用率推計方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道等の交通機関における需要予測において、ある駅の近辺の人間がその駅を利用する確率（利用率）を推計する手法として、ハフモデルを用いた推計モデルが知られている。このハフモデルを用いた推計モデルでは、「○○町１丁目」といった町丁目（ゾーン）を予測単位とし、あるゾーン内の人間が、利用可能な複数の駅のうちから対象駅を利用する確率（利用率）Ｐを、該ゾーンから各駅までの距離Ｄと各駅の魅力度Ｓとを用いて算出する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１４００７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の特許文献１におけるハフモデルを用いた駅利用率の推計モデルでは、駅の魅力度として「定期券利用者」を採用している。しかしながら、駅利用率に影響を与える要素には、定期券利用者の他に、列車の停車本数や目的駅までの所要時間といった様々な要素が考えられる。つまり、上述のハフモデルを用いた推計モデルでは、駅の魅力度のパラメータとして何れの要素を採用するかによって、様々な目的に合わせた利用率の推計が可能となり得る。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、駅利用率に影響を与える様々な要素を考慮した駅利用率の推計モデルの新たな適用手法を提案することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための第１の形態は、
所定距離内に２以上の駅が存在する地区の人間が一の駅を利用する利用率を、少なくとも、１）当該地区から当該一の駅までの距離又は距離相当値（以下「距離値」という。）、２）列車ダイヤに基づき定められる当該一の駅の利便性指標値、を用いて推計するための予め定められた複数種類の推計モデルの中から推計モデルを選択する選択手段、
利用率の推計対象とする地区（以下「対象地区」という。）から推計対象とする駅（以下「対象駅」という。）までの前記距離値及び当該対象駅の前記利便性指標値と、前記選択手段により選択された推計モデルとを用いて、当該対象駅の利用率を推計する推計手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【０００７】
また、他の形態として、
コンピュータが演算処理して駅利用率を推計する駅利用率推計方法であって、
所定距離内に２以上の駅が存在する地区の人間が一の駅を利用する利用率を、少なくとも、１）当該地区から当該一の駅までの距離値と、２）列車ダイヤに基づき定められる当該一の駅の利便性指標値と、を用いて推計するための予め定められた複数種類の推計モデルの中から推計モデルを選択する選択ステップと、
対象地区から対象駅までの前記距離値及び当該対象駅の前記利便性指標値と、前記選択手段により選択された推計モデルとを用いて、当該対象駅の利用率を推計する推計ステップと、
を含む駅利用率推計方法を構成しても良い。
【０００８】
この第１の形態等によれば、複数種類の推計モデルの中から選択した推計モデルを用いて、対象地区の人間が対象駅を利用する利用率が算出される。これらの推計モデルは、少なくとも、１）距離値と、２）利便性指標値とを用いて駅の利用率を推計するモデルである。従って、距離値や利便性指標値に応じた適応的な推計モデルを選択して、駅の利用率を推計するといったことが可能となる。
【０００９】
第２の形態として、第１の形態のプログラムであって、
前記利便性指標値には、少なくとも、停車列車の本数を表す列車本数指標値と、所定時間内で到達可能な駅の規模を表す到達駅規模指標値との２種類があり、
前記推計モデルは、前記利便性指標値の種類毎に予め定められ、
前記選択手段が、前記列車本数指標値を用いた推計モデルと、前記到達駅規模指標値を用いた推計モデルとをそれぞれ選択する第１の手段を有し、
前記推計手段が、
前記対象駅における前記列車本数指標値及び前記到達駅規模指標値それぞれの所与の初期値と、前記第１の手段により選択されたそれぞれの推計モデルとを用いて前記対象駅の初期の利用率を推計する初期推計手段と、
前記対象駅における前記列車本数指標値及び前記到達駅規模指標値それぞれの所与の仮想値と、前記第１の手段により選択されたそれぞれの推計モデルとを用いて前記対象駅の仮想的な利用率を推計する仮想推計手段と、
を有する、
ように前記コンピュータを機能させるとともに、
前記初期推計手段及び前記仮想推計手段の推計結果に基づいて、前記対象駅の利用率の向上施策として前記列車本数指標値と前記到達駅規模指標値との何れの向上が適切かを判定する向上施策判定手段として前記コンピュータを機能させる、
ためのプログラムを構成しても良い。
【００１０】
この第２の形態によれば、利便性指標値には、少なくとも、列車本数指標値と到達駅規模指標値との２種類があり、推計モデルはこれらの利便性指標値の種類毎に定められている。そして、利便性指標値として列車本数指標値を用いた推計モデル及び到達駅規模指標値を用いた推計モデルのそれぞれと、対象駅における列車本数指標値及び到達駅総規模指標値それぞれの所与の初期値とを用いて算出した対象駅の初期の利用率と、所与の仮想値を用いて算出した対象駅の仮想的な利用率とを比較することで、対象駅の利用率の向上施策として、列車本数指標値と到達駅総規模指標値との何れの向上が適切かを判定できる。
【００１１】
第３の形態として、第１の形態のプログラムであって、
前記利便性指標値には、少なくとも、停車列車の本数を表す列車本数指標値と、所定時間内で到達可能な駅の規模を表す到達駅規模指標値との２種類があり、
前記推計モデルは、前記利便性指標値の種類毎に予め定められ、
前記選択手段が、改正前の所与の列車ダイヤと改正後の所与の列車ダイヤとの差異に基づいて、前記列車本数指標値を用いた推計モデル又は前記到達駅規模指標値を用いた推計モデルを選択する第２の手段を有するように、
前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
【００１２】
この第３の形態によれば、利便性指標値には、少なくとも、列車本数指標値と到達駅規模指標値との２種類があり、推計モデルはこれらの利便性指標値の種類毎に定められている。そして、改正前の列車ダイヤと改正後の列車ダイヤとの差異に基づいて、列車本数指標値を用いた推計モデル又は到達駅規模指標値を用いた推計モデルを選択し、選択した推計モデルを用いて対象駅の利用率が推計される。これにより、例えば、ダイヤ改正で変更される利便性指標値を用いた推計モデルを選択することで、ダイヤ改正による対象駅の利用率の変化を適切に予測するといったことが可能となる。
【００１３】
第４の形態として、第３の形態のプログラムであって、
前記第２の手段が、改正前の列車ダイヤと改正後の列車ダイヤとを比較した前記対象駅における停車列車の本数の増減量と、前記対象駅から前記所定時間内で到達可能な駅の増減量とに基づいて、前記列車本数指標値を用いた推計モデル又は前記到達駅規模指標値を用いた推計モデルを選択するように、
前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
【００１４】
この第４の形態によれば、改正前の列車ダイヤと改正後の列車ダイヤとを比較した、対象駅における停車列車の本数の増減量と、対象駅から所定時間内で到達可能な駅の増減量とに基づいて、列車本数指標を用いた推計モデル又は到達駅規模指標値を用いた推計モデルが選択される。
【００１５】
第５の形態として、第１〜第４の何れかの形態のプログラムであって、
前記推計モデルは、異なる鉄道利用環境別に複数定められており、
前記選択手段は、前記対象地区の鉄道利用環境に適合する推計モデルを特定する特定手段を有する、
ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。
【００１６】
この第５の形態によれば、推計モデルは異なる鉄道利用環境別に複数定められており、対象地区の鉄道利用環境に適合する推計モデルが特定され、特定された推計モデルを用いて対象駅の利用率が推計される。これにより、対象地区の鉄道利用環境に応じた推計モデルを用いて対象駅の利用率を算出すればよいので、全ての対象地区についての推計モデルを定めておく必要が無く、鉄道利用環境が異なる様々な地区についての利用率を算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】第１実施形態におけるダイヤ改正影響推定装置の構成図。
【図２】サンプルデータのデータ構成例。
【図３】区域実績データのデータ構成例。
【図４】利用率推計モデルデータのデータ構成例。
【図５】対象路線データのデータ構成例。
【図６】区域データのデータ構成例。
【図７】推定結果データのデータ構成例。
【図８】利用率変化推定結果の表示例。
【図９】推計モデル構築処理のフローチャート。
【図１０】ダイヤ改正影響推定処理のフローチャート。
【図１１】第２実施形態における利用率向上判定装置の構成図。
【図１２】指標値データのデータ構成例。
【図１３】判定結果データのデータ構成例。
【図１４】利用率向上判定結果の表示例。
【図１５】利用率向上判定処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、以下では、鉄道駅の利用率の推計について説明するが、本発明の適用可能な実施形態がこれに限定されるものではない。
【００１９】
［第１実施形態］
先ず、第１実施形態を説明する。第１実施形態では、駅の利用率を推計する利用率推計モデルを用いて、ダイヤ改正が駅の利用率に与える影響を推定する。
【００２０】
＜構成＞
図１は、第１実施形態におけるダイヤ改正影響推定装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、ダイヤ改正影響推定装置１は、処理部１０と、入力部２０と、表示部３０と、通信部４０とを備えて構成される。
【００２１】
処理部１０は、記憶部５０に記憶されたプログラムやデータ、入力部２０から入力されたデータ等に基づいてダイヤ改正影響推定装置１を構成する各部への指示やデータ転送を行い、ダイヤ改正影響推定装置１の全体制御を行う。また、処理部１０は、利用率推計モデル構築プログラム５１０に従った利用率推計モデル構築処理を行うとともに、ダイヤ改正影響推定プログラム５２０に従ったダイヤ改正影響推定処理を行う。
【００２２】
利用率推計モデル構築処理では、駅利用者の実際の利用状況をもとに、駅の利用率を推計するための利用率推計モデルを構築する。
【００２３】
利用率推計モデルは、駅の利用率の算出を、商業施設の吸引率の算出に用いられるハフモデルに適用したモデルである。具体的には、利用率推計モデルは、あるゾーンｊの人間がある駅（対象駅）ｉを利用する確率（利用率）Ｐｉｊを算出するモデルであり、モデル式は次式（１）で与えられる。ここで、「ゾーンｊ」は、「○○町１丁目」といった町丁目を単位とした範囲（地区）である。
【数１】
0005514064.tif 000002
【００２４】
式（１）において、「Ｋｊ」は、ゾーンｊから利用可能な駅の集合であり、対象駅ｉを含む。「Ｄｎｊ」は、ゾーンｊの中心地から駅ｉまでの道路に沿った距離である。なお、この距離Ｄは、例えば「５００ｍ」といった距離そのものであっても良いし、或いは、「７分」といった所要時間（距離相当値）としても良い。更に、この「所要時間」は、徒歩やバスの乗車等の交通手段によらないものとしても良い。「λ」は、予め定められた距離パラメータである。「Ｓｎ」は、駅ｎの魅力度であり、次式（２）に示すように、複数の「利便性指標値（説明変数）ｘ」の線形和で与えられる。
【数２】
0005514064.tif 000003
【００２５】
式（２）において、「α」及び「γ」は、予め定められたパラメータである。
【００２６】
また、「利便性指標値ｘ」には、「３時間帯総本数（列車本数指標値）ｘ１」と、「到達駅総規模（到達駅規模指標値）ｘ２」と、「平均運賃ｘ３」と、「始発駅ダミーｘ４」とがある。「３時間帯総本数（列車本数指標値）ｘ１」は、列車の運転本数の多少を表す指標値であり、具体的には、所定の複数の時間帯（例えば、７時台、１３時台及び１９時台）それぞれに停車する列車本数の和である。「到達駅総規模ｘ２」は、到達可能な駅の規模を表す指標値であり、具体的には、乗換無しで所定時間（例えば、３０分）内に到達できる駅それぞれについて、該駅の一日の乗降人数を該駅までの所要時間で除した値の総和である。「平均運賃ｘ３」は、運賃の高安を表す指標値であり、具体的には、複数の所定距離（例えば、初乗り、５ｋｍ、１０ｋｍ及び１５ｋｍ）それぞれまでの運賃の平均である。「始発駅ダミーｘ４」は、始発駅であるか否かを表す指標値である。駅の魅力度Ｓとして、これらの複数種類の「利便性指標値ｘ」のうち、１つのみを用いても良いし、複数の線形和としても良い。
【００２７】
つまり、駅の魅力度Ｓとして用いる「利便性指標値ｘ」が異なる複数の利用率推計モデルが構築される。具体的には、例えば、駅の魅力度Ｓｉとして、「３時間帯総本数（列車本数指標値）ｘ１」のみを用いた利用率推計モデル（Ｓｉ＝α１・ｘ１＋γ）や、「到達駅総規模（到達駅規模指標値）ｘ２」のみを用いた利用率推計モデル（Ｓｉ＝α２・ｘ２＋γ）、「到達駅総規模（到達駅規模指標値）ｘ２」及び「始発駅ダミーｘ４」を用いた利用率推計モデル（Ｓｉ＝α２・ｘ２＋α４・ｘ４＋γ）等である。但し、これらの利便性指標値ｘのうち、「３時間帯本数ｘ１」と「到達駅総規模ｘ２」とは相関関係が高いため、駅の魅力度Ｓとしてはどちらか一方のみを用いることが望ましい。
【００２８】
また、利用率推計モデルは、「区域」を単位に構築される。「区域」は、「△△市」や「○○区」といった市区町村を単位とした範囲であり、複数のゾーンの集合である。これは、区域毎に、鉄道路線や駅の数、駅の分布パターン等の「鉄道利用環境」が異なるためである。つまり、複数の区域毎に、魅力度Ｓとして用いる指標値が異なる複数種類の推計モデルが構築される。
【００２９】
利用率推計モデルの構築は、次のように行う。先ず、駅利用者に対するアンケート結果であるサンプルデータ５４５から、ゾーン毎の実績利用率を算出する。
【００３０】
図２は、サンプルデータ５４５のデータ構成の一例である。図２に示すように、サンプルデータ５４５は、サンプルとなる駅利用者毎に生成され、該当する駅利用者を識別するサンプルＩＤ５４５ａと、該在住／在勤するゾーン名５４５ｂと、個別利用率データ５４６とを格納している。個別利用率データ５４６は、該当する駅利用者の利用頻度が高い所定数（図２では、３つ）の駅５４６ａそれぞれに、その個別利用率５４６ｂを対応付けて格納している。
【００３１】
処理部１０は、これらのサンプルデータ５４５をゾーン毎に分類し、各ゾーンについて、該ゾーンのサンプルデータ５４５をもとに、利用が多い所定数の駅を特定する。そして、特定した各駅について、各駅利用者の個別利用率の和を算出し、それらの比率を実績利用率とする。算出したゾーン毎の実績利用率は、ゾーン実績データ５４８に格納される。更に、これらのゾーン実績データ５４８は、区域毎に分類されて区域実績データ５４７とされる。
【００３２】
図３は、区域実績データ５４７のデータ構成の一例を示す図である。図３によれば、区域実績データ５４７は、区域毎に生成され、該当する区域名５４７ａと、当該区域に含まれる各ゾーンのゾーン実績データ５４８とを格納している。ゾーン実績データ５４８は、ゾーン毎に生成され、該当するゾーン名５４８ａと、該データのもととなったサンプルデータの数５４８ｂと、実績利用率データ５４８ｃとを格納している。実績利用率データ５４８ｃは、該当するゾーン内の利用が多い所定数（図３では、３つ）の駅５４８ｄそれぞれに、その実績利用率５４８ｅを対応付けて格納している。
【００３３】
続いて、処理部１０は、区域毎に、該当する区域実績データ５４７を参照して、該区域に含まれるゾーンそれぞれの各駅の実績利用率をもとに、当該区域についての利用率推計モデルを構築する。すなわち、各ゾーンの実績利用率を用いた非線形重回帰分析によって、利用率推計モデルのモデル式（１）のパラメータα，γの値を決定する。このとき、駅の魅力度Ｓとして用いる利便性指標値ｘが異なる複数種類のモデルを構築する。算出したモデルについてのデータは、利用率推計モデルデータ５４９として記憶される。
【００３４】
図４は、利用率推計モデルデータ５４９のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、利用率推計モデルデータ５４９は、区域５４９ａ毎に、構築した複数種類の利用率推計モデル５４９ｂそれぞれのパラメータ値５４９ｃを対応付けて格納している。
【００３５】
また、ダイヤ改正影響推定処理では、処理部１０は、上述の利用率推計モデル構築処理にて構築された利用率推計モデルを用いて、ダイヤ改正による対象路線の各駅の利用率の変化を推定する。
【００３６】
具体的には、先ず、ダイヤ改正による影響を推定する対象路線の各駅（対象駅）について、「競合駅」及び「対象ゾーン」を特定する。競合駅については、対象駅を中心とする所定範囲（例えば、半径４ｋｍの範囲）に存在する他の駅を、対象駅の競合駅として特定する。なお、競合駅は、他路線の駅に限らず、対象路線の他の駅も選択され得る。また、対象ゾーンについては、対象駅を中心とする所定範囲（例えば、半径２ｋｍの範囲）に中心地が存在するゾーンを、対象駅を利用可能な対象ゾーンとして特定する。
【００３７】
ここで、対象駅の競合駅や対象ゾーンは、対象路線データ５３５や他路線データ５３７、区域データ５３３、地図ＤＢ５３１を参照して特定する。
【００３８】
図５は、対象路線データ５３５のデータ構成の一例を示す図である。図５によれば、対象路線データ５３５は、対象路線の駅５３５ａそれぞれについて、その位置５３５ｂと、所在区域５３５ｃとを対応付けて格納している。
【００３９】
他路線データ５３７は、対象路線データ５３５と同様に、他路線それぞれについて、該他路線の各駅とその位置とを対応付けて格納している。
【００４０】
図６は、区域データ５３３のデータ構成の一例を示す図である。図６（ａ）によれば、区域データ５３３は、区域５３３ａそれぞれについて、該区域内のゾーンについてのゾーンデータ５３４と、該区域の鉄道利用環境データ５３３ｂとを格納している。
【００４１】
ゾーンデータ５３４は、図６（ｂ）に示すように、該当する区域内のゾーン５３４ａそれぞれについて、その中心地の位置５３４ｂと、最寄り駅までの道路に沿った距離５３４ｃとを対応付けて格納している。
【００４２】
鉄道利用環境データ５３３ｂは、該当する区域における鉄道の利用環境についてのデータであり、具体的には、該区域を通る鉄道路線の名称や数、各駅の名称や位置、駅の配置パターン（例えば、区域内に万遍なく駅が配置された「平均分散型」や、区域内の一部にのみ駅が配置された「局所偏在型」といった分散の仕方の種類）等を格納している。
【００４３】
また、処理部１０は、例えば入力部２０からの選択指示に従って、ダイヤ改正の前後における利用率変化の判定基準とする利便性指標値ｘを決定する。
【００４４】
続いて、処理部１０は、利用率推計モデルデータ５４９を参照して、各対象駅が在る区域（所在区域）の利用率推計モデルの有無を判定する。対象駅の所在区域の推計モデルが有る場合、所在区域の利用率推計モデルのうちから、判定基準として決定した利便性指標値ｘを駅の魅力度Ｓとして用いている利用率推計モデルを、利用率の算出に用いる利用率推計モデルとして決定する。
【００４５】
次いで、決定した利用率推計モデルを用いて、対象ゾーンそれぞれの、改正前のダイヤに基づく利用率（改正前利用率）と、改正後のダイヤに基づく利用率（改正後利用率）とを算出する。ここで、利用率の算出に用いる、対象路線における改正前のダイヤについては対象路線改正前ダイヤデータ５３９として記憶され、改正後のダイヤは対象路線改正後ダイヤデータ５４１として記憶され、他路線のダイヤは他路線ダイヤデータ５４３として記憶されている。
【００４６】
一方、所在区域の利用率推計モデルが無い場合には、所在区域と鉄道利用環境が似た他の区域を特定し、特定したその区域の利用率推計モデルを用いて、同様に、各対象ゾーンの、ダイヤ改正前の利用率及びダイヤ改正後利用率を算出する。ここで、鉄道利用環境が似た区域の特定は、例えば、駅に配置パターンが同じ区域のうち、駅の数が最も近い区域を選択することする。勿論、他の条件を適宜追加削除しても良い。
【００４７】
処理部１０によるダイヤ改正前後での利用率の推定結果は、推定結果データ５５１として記憶される。
【００４８】
図７は、推定結果データ５５１のデータ構成の一例を示す図である。図７（ａ）に示すように、推定結果データ５５１は、対象路線の対象駅毎に生成され、該当する対象駅５５１ａと、競合駅５５１ｂと、利用率の算出に用いた利用率推計モデルＩＤ５５１ｃと、推定利用率データ５５２とを格納している。推定利用率データ５５２は、対象ゾーン５５２ａそれぞれについて、ダイヤ改正前の利用率５５２ｂと、ダイヤ改正後の利用率５５２ｃとを対応付けて格納している。
【００４９】
更に、処理部１０は、ダイヤ改正前後での利用率の推定結果を出力する。具体的には、例えば、算出した利用率を表形式で一覧表示したり、或いは、図８に示すように、地図上で、各ゾーンを、ダイヤ改正前後での利用率に応じた表示形態で塗り分けて表示したりする。
【００５０】
図８は、ダイヤ改正による利用率の変化の推定結果の表示例である。図８では、ダイヤ改正によって対象駅が急行停車駅となった場合の利用率の推定結果を示しており、図８（ａ）はダイヤ改正前の利用率を、図８（ｂ）はダイヤ改正後の利用率を、それぞれ示している。また、利用率の変化の判定基準となる「利便性指標値ｘ」を「到達駅総規模」とした場合の、利用率の推定結果を示している。
【００５１】
図８に示すように、利用率の推定結果として、対象駅の周囲の各対象ゾーンが、その利用率に応じた色（濃度）によって示されている。つまり、図８から、ダイヤ改正によって対象駅が急行停車駅となったことで、到達可能な駅が増加し到達駅総規模が上昇（増加）しており、その結果、対象ゾーン（主に、競合駅付近の対象ゾーン）の利用率が増加したことがわかる。
【００５２】
図１に戻り、入力部２０は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等で実現される入力装置であり、操作入力に応じた入力信号を処理部１０に出力する。
【００５３】
表示部３０は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＥＬＤ（Electronic Luminescent Display）等で実現される表示装置であり、処理部１０から入力される表示信号に基づく各種画面を表示する。
【００５４】
通信部４０は、例えば無線通信モジュールやルータ、モデム、ＴＡ、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路等で実現される通信装置であり、外部機器との間でデータ通信を行う。
【００５５】
記憶部５０は、処理部１０がダイヤ改正影響推定装置１を統合的に制御するための諸機能を実現するためのシステムプログラムや、本実施形態を実行するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部１０の作業領域として用いられ、処理部１０が各種プログラムに従って実行した演算結果や、入力部２０からの入力信号が一時的に格納される。本実施形態では、記憶部５０には、プログラムとして、利用率推計モデル構築プログラム５１０と、ダイヤ改正影響推定プログラム５２０とが記憶されるとともに、データとして、地図ＤＢ５３１と、区域データ５３３と、対象路線データ５３５と、他路線データ５３７と、対象路線改正前ダイヤデータ５３９と、対象路線改正後ダイヤデータ５４１と、他路線ダイヤデータ５４３と、サンプルデータ５４５と、区域実績データ５４７と、利用率推計モデルデータ５４９と、推定結果データ５５１とが記憶される。
【００５６】
＜処理の流れ＞
（Ａ）利用率推計モデル構築処理
図９は、利用率推計モデル構築処理の流れを説明するフローチャートである。図９によれば、処理部１０は、先ず、複数のサンプルデータ５４５が入力されると（ステップＡ１）、これらのサンプルデータ５４５をゾーンで分類する（ステップＡ３）。
【００５７】
そして、各ゾーンを対象とした繰り返し処理（ループＡ）を行う。この繰り返し処理（ループＡ）では、対象ゾーンのサンプルデータ５４５をもとに、利用が多い上位所定数の駅を特定する（ステップＡ５）。次いで、特定した各上位駅について、個別利用率の和を算出し、その比率を実績利用率とする（ステップＡ７）。
【００５８】
全てのゾーンを対象とした繰り返し処理（ループＡ）を終了すると、続いて、駅の魅力度Ｓとして用いる利便性指標値ｘの複数の組合せを生成する（ステップＡ９）。そして、各区域を対象とした繰り返し処理（ループＢ）を行う。
【００５９】
この繰り返し処理（ループＢ）では、生成した利便性指標値ｘの組合せ毎に、対象区域の含まれる各ゾーンの実績利用率を用いた非線形重回帰分析によるパラメータ算出を行って、利便性指標値ｘの組合せそれぞれに対応する利用率推計モデルを構築する（ステップＡ１１）。全ての区域を対象とした繰り返し処理（ループＢ）を終了すると、利用率推計モデル構築処理を終了する。
【００６０】
（Ｂ）ダイヤ改正影響推定処理
図１０は、ダイヤ改正影響推定処理の流れを説明するフローチャートである。図１０によれば、処理部１０は、先ず、ダイヤ改正の前後での利用率の変化の比較対象とする指標値を決定する（ステップＢ１）。次いで、対象路線の各駅を対象とした繰り返し処理（ループＣ）を行う。
【００６１】
この繰り返し処理（ループＣ）では、先ず、対象駅を中心とする対象ゾーンを特定する（ステップＢ３）。また、対象駅の競合駅を特定する（ステップＢ５）。続いて、利用率推計モデルデータ５４９を参照して、対象駅が在る区域の利用率推計モデルの有無を判断し、有るならば（ステップＢ７：ＹＥＳ）、該区域の利用率推計モデルのうちから、判定対象の利便性指標値ｘを駅の魅力度Ｓとして用いた利用率推計モデルを、適用する利用率推計モデルとして決定する（ステップＢ９）。
【００６２】
そして、決定した利用率推計モデルを用いて、改正前のダイヤに基づき、対象ゾーンそれぞれについての対象駅の利用率（改正前利用率）を算出する（ステップＢ１５）。同様に、決定した利用率推計モデルを用いて、改正後のダイヤに基づき、対象ゾーンそれぞれについての対象駅の利用率（改正後利用率）を算出する（ステップＢ１７）。
【００６３】
一方、対象駅の存在区域の利用率推計モデルが無いならば（ステップＢ７：ＮＯ）、他の区域のうちから、対象区域と鉄道利用環境が最も類似した区域を特定する（ステップＢ１１）。そして、特定した他区域の利用率推計モデルを、適用する利用率推計モデルとして決定する（ステップＢ１３）。次いで、決定した利用率推計モデルを用いて、同様に、改正前のダイヤに基づき、対象ゾーンそれぞれについての対象駅の利用率（改正前利用率）を算出するとともに（ステップＢ１５）、改正後のダイヤに基づき、対象ゾーンそれぞれについての対象駅の利用率（改正後利用率）を算出する（ステップＢ１７）。
【００６４】
対象路線の全ての駅を対象とした繰り返し処理（ループＣ）を終了すると、続いて、推定結果の表示を行う（ステップＢ１９）。以上の処理を行うと、ダイヤ改正影響推定処理を終了する。
【００６５】
＜作用・効果＞
このように、第１実施形態によれば、駅の魅力度Ｓを異なる利便性指標値ｘとした複数種類の利用率推計モデルのうち、何れかの利用率推計モデルを用いて、ダイヤ改正前後での駅の利用率の変化を推定することができる。
【００６６】
［第２実施形態］
次に、第２実施形態を説明する。なお、以下において、上述の第１実施形態と同一の構成要素については同符号を付し、詳細な説明を省略或いは簡略する。第２実施形態では、利用率推計モデルを用いて、駅の利用率の向上施策を判定する。
【００６７】
＜構成＞
図１１は、第２実施形態における利用率向上判定装置３の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、利用率向上判定装置３は、処理部１０と、入力部２０と、表示部３０と、通信部４０とを備えて構成される。
【００６８】
処理部１０は、利用率推計モデル構築プログラム５１０に従った利用率推計モデル構築処理（図９参照）を行うとともに、利用率向上判定プログラム６１０に従った利用率向上判定処理を行う。
【００６９】
利用率向上判定処理では、処理部１０は、利用率推計モデル構築処理によって構築された利用率推計モデルを用いて、駅どの利便性指標値を変更することが利用率の向上に有効なのかを判定する。具体的には、先ず、判定対象とする駅（対象駅）の競合駅を特定するとともに、対象駅を利用可能な周囲の対象ゾーンを特定する。
【００７０】
また、利用率推計モデルで用いられている利便性指標値ｘそれぞれの、現在のダイヤでの値（初期値）を算出する。次いで、利便性指標値ｘそれぞれについて、算出した初期値から、所定量だけ変更した値（変更値）を算出する。ここで算出した利便性指標値ｘの値は、指標値データ６２７として記憶される。
【００７１】
図１２は、指標値データ６２７のデータ構成の一例を示す図である。図１２によれば、指標値データ６２７は、駅の魅力度Ｓとして用いられる利便性指標値６２７ａそれぞれについて、現在のダイヤでの値である初期値６２７ｂと、この現在値から所定量だけ変更した変更値６２７ｃとを対応付けて格納している。
【００７２】
続いて、処理部１０は、対象駅の存在区域の利用率推計モデルそれぞれを用いて、対象駅の周囲の対象ゾーンそれぞれの利用率を算出する。このとき、利用率推計モデルそれぞれについて、利便性指標値ｘとして初期値を用いた場合の利用率（初期利用率）と、変更値を用いた場合の利用率（変更後利用率）とを算出する。次いで、対象ゾーン毎に、初期利用率に対する変更後利用率の割合（向上率）を算出する。そして、算出した各ゾーンの利用率の向上率から、対象駅の利用率の向上には、何れの利便性指標値ｘの変更が有効であるかを判定する。具体的には、例えば、対象駅の周辺の各ゾーンの向上率が所定率（例えば、５％）以上であるゾーンの数をもとに判定する。
【００７３】
利便性指標値ｘの変更による利用率の推定結果は、判定結果データ６２９として記憶される。
【００７４】
図１３は、判定結果データ６２９のデータ構成の一例を示す図である。図１３（ａ）によれば、判定結果データ６２９は、対象駅６２９ａと、競合駅６２９ｂと、推定利用率データ６３０とを格納している。推定利用率データ６３０は、図１３（ｂ）に示すように、対象駅の所在区域の利用率推定モデル６３０ａ毎に生成され、対象ゾーン６３０ｂそれぞれに、初期利用率６３０ｃと、変更後利用率６３０ｄと、向上率６３０ｅとを対応付けて格納している。
【００７５】
更に、処理部１０は、利用率の向上の判定結果を出力する。具体的には、例えば、算出した利用率（初期利用率及び変更後利用率）を表形式で一覧表示したり、或いは、図１４に示すように、地図上で、各ゾーンを、利用率の向上率に応じた表示形態で塗り分けて表示したりする。
【００７６】
図１４は、利用率の向上の判定結果の表示例である。図１４は、異なる利用率推計モデルを用いた場合それぞれの利用率の向上の推定結果を示しており、図１４（ａ）は、「３時間帯運転本数ｘ１」を変更した場合の利用率の判定結果を示し、図１４（ｂ）は、「到達駅総規模ｘ２」を変更した場合の利用率の判定結果を示している。図１４では、利用率の向上の判定結果として、対象駅の周囲の各対象ゾーンが、対象の利便性指標値ｘの変更による利用率の向上率に応じた色（濃度）によって示されている。
【００７７】
つまり、図１４（ａ）から、対象駅の運転本数が増加しても利用率はさほど向上しないが、図１４（ｂ）から、対象駅が急行停車駅になる等によって到達駅総規模が増加すると、特に、対象駅から少し離れたゾーンの利用率が向上することがわかる。
【００７８】
図１１に戻り、記憶部５０には、プログラムとして、利用率推計モデル構築プログラム５１０と、利用率向上判定プログラム６１０とが記憶されるとともに、データとして、地図ＤＢ５３１と、区域データ５３３と、駅データ６２１と、ゾーンデータ６２３と、ダイヤデータ６２５と、サンプルデータ５４５と、区域実績データ５４７と、利用率推計モデルデータ５４９と、指標値データ６２７と、判定結果データ６２９とが記憶される。
【００７９】
＜処理の流れ＞
図１５は、利用率向上判定処理の流れを説明するフローチャートである。図１５によれば、処理部１０は、先ず、対象駅を中心とする対象ゾーンを特定する（ステップＣ１）。また、対象駅の競合駅を特定する（ステップＣ３）。
【００８０】
次いで、利用率推計モデルで用いられている利便性指標値ｘそれぞれについて、現在の列車ダイヤに基づく値（初期値）を算出する（ステップＣ５）。そして、利便性指標値ｘそれぞれについて、算出した初期値から所定量（或いは、所定割合）だけ変更した値（変更値）を算出する（ステップＣ７）。
【００８１】
その後、利用率推計モデルそれぞれを対象とした繰り返し処理（ループＤ）を行う。この繰り返し処理（ループＤ）では、対象ゾーンそれぞれについて、対象推計モデルを用いて、利便性指標値ｘを初期値とした場合の利用率（初期利用率）を算出する（ステップＣ９）。続いて、同様に、対象ゾーンそれぞれについて、対象推計モデルを用いて、利便性指標値ｘを変更値とした場合の利用率（変更利用率）を算出する（ステップＣ１１）。次いで、対象ゾーンそれぞれについて、初期利用率に対する変更利用率の比率（向上率）を算出する（ステップＣ１３）。
【００８２】
全ての利用率推計モデルを対象とした繰り返し処理（ループＤ）を終了すると、続いて、判定結果の出力を行う（ステップＣ１５）。以上の処理を行うと、処理部１０は、利用率向上判定処理を終了する。
【００８３】
＜作用・効果＞
このように、第２実施形態によれば、複数種類の利用率推計モデルを用いて、駅利用率の向上には、何れの利便性指標値の変更が有効であるかを判定することができる。
【００８４】
［変形例］
なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の２つの実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。
【００８５】
（Ａ）３時間帯総本数ｘ１
例えば、利便性指標値ｘの一種である「３時間帯総本数（列車本数指標値）ｘ１」は、列車の運転本数の多少を表す値であれば良く、例えば、これ以外の時間帯の総本数や、一日の総本数、一時間当たりの平均本数としても良い。
【００８６】
（Ｂ）
また、第１実施形態において、ダイヤ改正影響推定処理（図１０参照）における、比較対象とする利便性指標値ｘを、ダイヤ改正の内容に応じて決定することにしても良い。具体的には、例えば、対象路線の各駅について、利便性指標値ｘ１〜ｘ４それぞれの、改正前ダイヤでの値と改正後ダイヤでの値とを算出する。そして、改正前後でその値が最も大きく異なる利便性指標値ｘを、駅の魅力度Ｓとした利用率推計モデルを用いることにする。
【００８７】
（Ｃ）
また、第２実施形態において、ある１つのゾーンに着目し、このゾーンの対象駅の利用率の向上施策を判定することにしても良い。
【００８８】
具体的には、例えば、利便性指標値ｘ１〜ｘ４それぞれについて、現在の列車ダイヤでの値（初期値）と、この初期値から所定量だけ変更したときの値（変更値）とを算出する。次いで、対象駅の存在区域の利用率推計モデルそれぞれを用いて、利便性指標値ｘとして、初期値を用いた場合の対象駅の利用率（初期利用率）と、変更値を用いた場合の対象駅の利用率（変更利用率）とを算出する。そして、初期利用率に対する変更利用率の割合（向上率）を算出し、最も大きい向上率に対応する利便性指標値ｘの変更が、該ゾーンの対象駅の利用率の向上に最も有効であると判定する。
【符号の説明】
【００８９】
１  ダイヤ改正影響推定装置
１０  処理部、２０  入力部、３０  表示部、４０  通信部
５０  記憶部
５１０  利用率推計モデル構築プログラム、５２０  ダイヤ改正影響推定プログラム
５３１  地図ＤＢ、５３３  区域データ
５３５  対象路線データ、５３７  他路線データ
５３９  対象路線改正前ダイヤデータ、５４１  対象路線改正後ダイヤデータ
５４３  他路線ダイヤデータ
５４５  サンプルデータ、５４７  区域実績データ
５４９  利用率推計モデルデータ、５５１  推定結果データ
３  利用率向上判定装置
６０  記憶部
６１０  利用率向上判定プログラム
６２１  駅データ、６２３  ゾーンデータ、６２５  ダイヤデータ
６２７  指標値データ、６２９  判定結果データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0005514064.tif 000016
【図１４】
0005514064.tif 000017
【図１５】
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